미국 성인 절반 이상, 기초 통계 이해 부족하다고 답해
More than half of adults in U.S. say they lack basic statistical understanding
펜실베이니아 주립대 연구팀이 PLOS One에 발표한 연구에 따르면, 미국 성인의 62%가 기초 통계 개념에 대한 지식이 없거나 제한적이라고 답했습니다. 반면, 응답자의 90%는 통계를 더 잘 이해한다면 의사 결정에 통계를 더 활용하겠다고 밝혔습니다. 연구진은 통계 리터러시가 뉴스, 소셜 미디어, 정책 논쟁에서 중요한 역할을 한다고 강조하며, 기초 통계 교육의 필요성을 제기했습니다.
통계는 확실성을 제공하지 않습니다. 오히려 자연과 사회에 존재하는 불확실성을 다루며 합리적인 의사 결정을 위한 접근 방식을 제공합니다.
HN 토론
211- bruce511
[1] bruce511:
>> 62%의 응답자가 통계 지식이 없거나 제한적이라고 답했다
나머지 38%는 질문을 이해하지 못한 것이다...(내 추측)
대학에서 통계를 두 학기 정도 들었다. 그리고 자신 있게 말할 수 있는 것은, 평균과 중앙값, 신뢰 수준, 오차 범위 같은 통계에 관한 간단한 질문 세 개에 답할 수 있는 사람의 수는, 음, 0에서 반올림한 수준이라는 것이다.
실제로, 통계적으로, 아무도 통계가 어떻게 작동하는지 모른다.
하지만 나는 통계가 당신이 원하는 어떤 말이든 할 수 있다는 것을 알 만큼은 배웠다. 그냥 지어내지 않는다고 가정하면, 원하는 헤드라인을 만들기 위해 조작하기는 매우 쉽다.
위험을 평가할 때는 이해도가 더 떨어진다(이 사실은 어떤 훌륭한 마케팅도 의도적으로 이용한다).
통계적으로, 대부분의 통계는 의미가 없다.
- LandR
[2] LandR:
아버지와 바이러스 치사율이 10%라면 끔찍할 거라는 대화를 나누고 있었다.
아버지의 대답은 10%는 아무것도 아니라는 것이었다. 90% 생존 확률이 있다는 뜻이니까. 그러고는 길을 건널 때마다 버스에 치일 확률이 10%는 될 거라고 말했다. 확률이 무엇인지 전혀 모르거나, 실제 경험에서 확률을 추론할 능력이 전혀 없는 것이다.
- ghm2199
[3] ghm2199:
일반인이 주식, 채권, 암호화폐, 펀드 등의 위험을 측정하는 가장 간단한 방법 중 하나는 최대 낙폭(Maximum Drawdown)이다. 이것이 어떻게 작동하는지 이해하면, 특히 비은퇴 계좌에서 자신의 포트폴리오 P를 만들고 관리하는 데서 오는 스트레스가 사라진다. 스스로에게 물어야 할 질문은 "수익률이 X%인 어떤 포트폴리오가 있을 때, 이 자산이 T년 동안 Z% 하락하는 것, 즉 _계산/추론된_ 낙폭을 감당할 수 있는가?"이다. 한쪽 끝에서 대답이 '아니요, P가 어떤 낙폭도 견딜 수 없습니다'라면, 그냥 현금/MMF에 돈을 넣고 끝내라. 일반적으로 사람들은 P의 일정 비율에 어느 정도 위험을 감수하고 나머지는 현금으로 쌓아두며, Z와 T에 대해 _위험 조정_을 한다. 포트폴리오 선택은 놀라울 정도로 단순하다.
다른 질문은 중요하지 않다. 몇 가지 위험이 있지만 핵심 요소는 통계적 분산에 대한 이해이다. 그래야 "좋아, P의 50%는 3년간 하락해도 괜찮고, 노숙자가 되지는 않을 거야"라고 말할 수 있기 때문이다.
대부분의 사람들은 모르지만, 일반 미국인을 위해 돈을 관리해 주는 대부분의 자금 관리자들은 이 숫자를 _한 번_ 계산하고 포트폴리오를 아주 약간 조정하며(아마 1년에 한 번 정도) 1-2%를 수수료로 가져간다.
나는 Dave Stein이라는 사람을 팔로우하는데, 그가 만든 B2C 제품인 'money for the rest of us'에서 이 내용을 배웠다. 나는 그들과 어떤 관련도 없다.
- NitpickLawyer
[4] NitpickLawyer:
실제로는 그보다 훨씬 많다고 말하고 싶다. 대학의 첫 통계 강의는 매우 겸손해지는 경험이었다. 나는 내가 많이 이해하고 있다고 생각했지만(그리고 나는 CS 중심의 배경, 올림피아드 등에서 왔다) 실제 통계는 내가 생각했던 것보다 훨씬 어렵고 훨씬 반직관적이라는 것을 깨달았다. 물론 이것은 "기초적인" 통계 이해에 관한 것이지만, 그것조차도 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 복잡하다.
- cm2187
[5] cm2187:
이것은 또한 정치적인 문제이다. 예를 들어 인종 차별에 관한 대부분의 논쟁은 논쟁의 양쪽 모두 기초 통계에 문맹인 사람들 사이에서 벌어진다. 그들은 분포의 극단적인 꼬리를 기준으로 삼고, 분포가 아닌 고정관념으로 생각하며, 소수의 표본에서 규칙을 추론한다. 그로 인해 전체 토론이 무의미해진다.
이런 잘못을 저지르는 것은 기자와 정치인만이 아니다. 나는 더 잘 알아야 할 많은 학자들, 특히 인문학과 사람들에게서도 이것을 본다.
- tescreal
[6] tescreal:
이해 부족이 반지성주의적 견해와 얼마나 상관관계가 있을까? 내 경험상 많은 사람들은 호기심조차 없다.
- dr_dshiv
[7] dr_dshiv:
"다행히도 통계의 개념은 직관과 합리성에 기반을 두고 있다."
그래... 그 얘기를 해보자.
상당수의 통계가 위협하도록 설계된 것 같다 — 사람들이 질문을 그만두게 하려고. 적어도 그런 효과가 있다!
직관을 위해 설계된 통계는 거의 없다. 어떻게 할 수 있는지 Kill Math를 보라: https://worrydream.com/KillMath/
- giantg2
[8] giantg2:
모두가 통계를 싫어하지만, HN은 항상 연구를 게시한다.
그래, 통계는 기만적으로 사용되거나 무능하게 사용될 수 있지만, 일반적으로 유용하다. 시작 데이터가 무엇이었고 그 데이터에 어떤 조치가 취해졌는지 보려면 전체 연구를 봐야 한다. 그런 다음 그 결과를 자신의 선택, 정치 정책 등에 어떻게 적용할지(그리고 적용할지 여부) 판단해야 한다.
논쟁의 양측과 정치적 입장에서 통계가 사용되는 좋은 예는 총기 규제이다. Everytown Research와 Crime Prevention Research Center를 보라. 각 측이 무엇을 측정하고, 포함하고, 배제하는지, 그리고 그 결과가 정치 정책을 지지하기 위해 어떻게 맞춰지는지 볼 수 있다.